加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-fadysameh888
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 经济, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，一般可视为静态数据，反映特定时期的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加州各个区域，包括经纬度信息，便于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及房屋与海洋的邻近程度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于导入和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗。该数据集特别适合用于房屋价格预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置与房价关系研究等。
行业应用：为房地产行业、金融机构、市场调研公司提供数据支持，用于房价评估、市场预测、风险管理等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定，以及房地产开发商进行投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、经济学等相关课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，以及评估不同地区房地产市场的价值。
